NVIDIA是一家行业领先的公司，在高性能计算、人工智能和可视化方面取得了突破性的发展。GPU是我们的发明，它作为现代计算机的视觉皮层，并且是我们产品和服务的核心。我们的工作打开了新的探索领域，实现了惊人的创造力和发现力，并推动了从人工智能到自动驾驶等科幻发明的实现。NVIDIA正在寻找有意识性能分析和优化的高级工程师，以帮助我们在深度学习的各个方面（如训练和推理）中挤出每一个时钟周期，这是当今世界上最重要的工作负载之一。如果您敢于跨硬件/软件堆栈的各个层面（从GPU架构到深度学习框架）工作，以实现最佳性能，我们希望听到您的声音！这个角色为您提供了一个机会，直接影响硬件和软件路线图，在一个快速增长的技术公司中引领人工智能革命，同时帮助全球的深度学习用户享受更高的训练速度。
您将要做的事情：
• 理解、分析、剖析和优化最先进的硬件和软件平台上的深度学习工作负载。
• 构建工具来自动化工作负载分析、工作负载优化和其他关键工作流程。
• 与跨职能团队合作，分析和优化云应用在不同GPU架构上的性能。
• 识别应用程序代码中的瓶颈和低效，并提出优化建议以增强GPU利用率。
• 从硬件层面到应用和服务层面推动端到端的平台优化。
• 设计和实施性能基准和测试方法，评估应用程序性能。
• 提供有关优化云原生应用程序速度、可扩展性和资源效率的指导和建议。
• 在应用程序转换到分布式环境时，与领域专家团队共享知识和最佳实践。
我们需要看到的：
• 计算机科学、电子工程或计算机科学与电子工程硕士学位或同等经验
• 8年以上应用程序性能工程经验
• 在本地或云服务提供商上使用大规模多节点GPU基础设施的经验
• 深度学习模型架构背景，熟悉Pytorch和大规模分布式训练
• 使用NVIDIA NSight、Intel VTune等应用程序剖析工具的经验
• 深入理解计算机体系结构，并熟悉GPU体系结构的基本原理。有NVIDIA基础设施和软件堆栈的经验。
• 有分析、建模和调优DL应用程序性能的实际经验。
• 熟练使用Python和C/C++分析和优化应用程序代码
脱颖而出的方法：
• 算法基础扎实，有GPU编程经验（CUDA或OpenCL）
• 理解NVIDIA的服务器和软件生态系统
• 在大规模分布式系统上进行性能优化和基准测试的实际经验
• 有NVIDIA GPU、HPC存储、网络和云计算的实际经验。
• 深入理解存储系统、Linux文件系统和RDMA网络
NVIDIA被广泛认为是科技界最理想的雇主之一。我们拥有一些世界上最具前瞻性和努力工作的人才。如果您富有创造力和自主性，我们希望听到您的声音。
基本工资范围为176,000美元至333,500美元。您的基本工资将根据您的位置、经验和类似职位的员工的薪酬来确定。
您还将有资格获得股权和福利。NVIDIA接受持续申请。
NVIDIA致力于营造一个多元化的工作环境，自豪地成为一个平等机会的雇主。我们非常重视当前和未来员工的多样性，我们在招聘和晋升方面不歧视（包括种族、宗教、肤色、国籍、性别、性别表达、性取向、年龄、婚姻状况、退伍军人状况、残疾状况或任何其他受法律保护的特征）。 
旧金山